AI应用正面临能耗挑战？分布式算力提供新路径！

当前，AI大模型的应用已广泛且深入地渗透到多个领域，包括但不限于自然语言处理、图像与视频分析、智能助手、知识管理、教育个性化学习、医疗诊断辅助以及金融风险评估等。它们能够执行复杂的数据分析任务，为决策提供有力支持，创造新颖的艺术作品，甚至在科学研究中模拟和预测复杂系统行为，从而极大地推动了社会生产力的飞跃与智能化生活的全面进步。

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那么，何为AI大模型？

AI大模型（LargeAIModels）是指具备大量参数和复杂结构的人工智能模型，它们通常基于深度学习技术，能够处理海量数据并学习复杂的模式和关系。AI大模型主要有以下几个方向：

自然语言处理（NLP）：这是AI大模型的重要应用领域，它们在对话系统、自动翻译、语音识别、文本生成和语义分析等方面表现出色，如GPT-3等模型。

图像处理：涵盖图像识别、图像生成、图像增强和人脸识别等，这些技术为医疗诊断、安全监控和娱乐行业提供了强大支持。

多模态AI：使AI能够同时处理和理解来自不同来源的信息，如文本、图像、声音和视频等，多模态AI的发展使得机器能够感知、理解甚至预测需求，提供更加个性化和智能化的服务。

AI大模型正悄然渗透到我们生活的方方面面，例如，利用语音助手让我们的生活更加便捷，无论是设定提醒、发送信息、播放音乐、查询实时天气，它都能轻松应对。凭借AI大模型的智能识别与控制能力，智能家电能够依据用户的个性化习惯和需求，自动调整功率、温度及湿度等设置，不仅实现了高效节能，更让家居生活迈向了智能化的新台阶。在影视领域，AI大模型也发挥着不可或缺的作用，从震撼的视觉效果、扣人心弦的剧情设计，到角色间自然流畅的对话，都可能出自AI大模型的精妙构思。这些实例无一不展示着AI大模型对我们生活的深远影响。

然而，随着AI大模型的蓬勃发展，能耗增长问题也日益显著。无论是GPU等硬件设备的运行，还是数据的存储与传输，乃至自然语言处理的每一个环节，都离不开电力的支撑，这些过程均消耗了大量电力，引起了业界的广泛重视。

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为何AI大模型会耗电？

训练大型AI模型是一项能源密集型任务，需要在庞大的数据集上进行反复迭代运算，每次迭代都涉及数十亿、数百亿乃至数千亿个参数的调整。这些计算过程实质上是晶体管的不断开关，而每次开关都需要电力驱动。AI模型越大，计算结果越精确，能解决的问题也越多，但相应的耗电量也会急剧增加。

以文生图技术为例，生成一幅栩栩如生的图片所消耗的电量相当于一部智能手机充满电的电量。又例如GPT-3的单次训练耗电量，则相当于3000辆特斯拉汽车从新车跑到报废的电量总和。在AI大模型的前期训练乃至上市后的使用期间，这种计算过程需要不断重复，为大模型的优化迭代提供数据支持。这也意味着AI大模型对算力和电力的需求似乎永无止境。此外，AI的大量训练还需要强大的算力中心和高效的散热系统。由于许多数据中心全年无休且发热量巨大，大部分的电耗和水耗都用于冷却。如今，全球数据中心市场的耗电量已是10年前的近10倍。

近年来，液冷散热方式成为AI算力中心部署的流行趋势。数据显示，与传统风冷系统相比，新型液冷系统可节省30%至50%的用电量。因此，AI超算数据中心也需要大量水资源来散热。面对AI大模型的能耗问题，如何实现绿色、可持续的发展已成为业界关注的焦点。

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分布式AI算力提供新思路

2023年12月，国家发改委等五部门发布的《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》中，明确规定国家枢纽节点以外地区原则上不再新建大型或超大型数据中心，倡导各地区优先就近利用国家枢纽节点的算力资源，并再次明确了优化全国一体化算力网络国家枢纽节点、省内数据中心和边缘数据中心的梯次布局，并同步攻克分布式算力并行调度、异构算力调度等关键技术难题，积极培育繁荣的算力产业生态。

随着云计算、人工智能及大数据技术的飞速跃进，分布式算力的发展趋势值得期待。一方面，5G、边缘计算等新兴技术的日益普及，正不断拓展分布式算力的应用疆域。5G技术凭借其超低延迟与高额带宽，为实时数据处理及智能决策铺设了坚实基础；而边缘计算则通过将数据处理与存储迁移至更接近数据源的位置，显著加速了响应效率并削减了成本。另一方面，人工智能的持续进步，正为分布式算力的发展注入新活力。随着机器学习模型的复杂度与规模逐年攀升，利用分布式算力进行模型训练与推理，已成为未来不可或缺的路径。在全球经济加速迈向数字化转型的当下，分布式算力不仅是技术层面的飞跃，更是商业模式的重大革新。它促使企业深刻反思资源配置与业务流程，进而激发整个产业链的重塑与升级。

零极分布式可信云不仅提供分布式AI算力服务，还内置了高效的分布式AI调度能力。借助先进的智能调度算法，它能够显著地降低模型推理过程中的使用成本，优化资源利用效率。零极的分布式存算平台为每台硬件设备都配备了高性能的英伟达GPU，实施虚拟人及环境实时渲染，从而为大型AI模型、元宇宙应用等前沿技术提供基础支撑能力。

传统的大型数据中心，高昂的成本不仅涵盖了硬件设备的初始购置与持续维护，还涉及到了庞大的能源消耗及复杂的散热系统需求。零极分布式云则通过部署小型数据中心或边缘计算节点，实现了对各地丰富且廉价的能源以及算力资源的充分利用，从而在整体上大幅降低了运营成本。这一策略不仅展现了技术创新在提升效率、降低成本方面的巨大潜力，也为未来数字经济的可持续发展奠定了坚实的基础。